<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="largesize">
        <h2>Nepiederošu vienumu atrašana</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-2FD18406-6333-45B9-8220-E930C1E154B2-web.png" alt="Nepiedero&scaron;u vienumu atra&scaron;ana"></h2>
        <hr/>
    <p>Rīks Nepiedero&scaron;u vienumu atra&scaron;ana nosaka, vai jūsu telpiskajos datos ir kādi statistiski nozīmīgi nepiedero&scaron;ie vienumi. 
        <ul>
            <li>Vai jūsu datos ir anomāliju zonas (kriminālnoziegumi, koki, satiksmes negadījumi)? Kā jūs varat būt dro&scaron;s?
            </li>
            <li>Vai jūs esat atklāju&scaron;i statistiski patie&scaron;ām nozīmīgus nepiedero&scaron;os vienumus (tērē&scaron;anas paradumus, zīdaiņu mirstību, nemainīgi augstu pārbaužu rezultātus) vai jūsu karte stāstītu citu stāstu, ja jūs mainītu tās simbolizācijas veidu?
            </li>
        </ul>
        Rīks Nepiedero&scaron;u vienumu atra&scaron;ana palīdzēs jums atbildēt uz &scaron;iem jautājumiem ar pārliecību.
    </p>
    <p>Ik reizi, paskatoties uz karti, mūsu acīm un smadzenēm ir tendence meklēt modeļus pat tad, ja tādu nav. Līdz ar to, var būt grūti zināt, vai jūsu datu piemēri ir reālu telpiskos procesu, vai nejau&scaron;ības rezultāts. Tāpēc pētnieki un analītiķi izmanto statistikas metodes, tostarp Nepiedero&scaron;u vienumu atra&scaron;ana (Anselin Local Moran's I), lai skaitļotu telpiskos piemērus. Kad jūs atrodat statistiski nozīmīgus nepiedero&scaron;os vienumus datos, jums ir vērtīga informācija. Zinā&scaron;anas par to, kur un kad ir parādīju&scaron;ies nepiedero&scaron;ie vienumi, var sniegt svarīgas norādes par procesiem, kas veicina redzamos modeļus. Nākamajā solī vajadzētu izpētīt, kāpēc &scaron;ajās nepiedero&scaron;o vienumu zonās dati ievērojami at&scaron;ķiras. Zinā&scaron;anas par to, ka, piemēram, dzīvokļu laupī&scaron;anu skaits atsevi&scaron;ķos rajonos ir lielāks, lai gan tuvumā eso&scaron;ajos rajonos laupī&scaron;anu skaits ir mazs, ir svarīga informācija profilakses stratēģijās, lai sadalītu ierobežotos policijas resursus, uzsāktu kvartālu novēro&scaron;anas programmas, atļautu padziļinātu izmeklē&scaron;anu krimināllietās vai konstatētu iespējamos aizdomās turamos.   
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="analysisLayer">
        <div><h2>Izvēlēties slāni, kuram tiks aprēķināti nepiederošie vienumi</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Punkts vai laukuma slānis, kurā tiks meklēti nepiedero&scaron;ie vienumi. 
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="analysisField">
        <div><h2>Atrast nepiederošus vienumus šim:</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>&Scaron;ī analīze atbild uz jautājumu: kur manos datos ir telpiski nepiedero&scaron;ie vienumi?  
            </p>
            <p>Ja jūsu dati ir punkti, un jūs izvēlaties iespēju  <b>Punktu skaits</b>, &scaron;is rīks novērtē punktu elementu telpisko izkārtojumu, atbildot uz jautājumu: kur punkti ir neparedzēti sagrupēti vai izkliedēti?
            </p>
            <p>Ja izvēlēsities lauku, &scaron;is rīks novērtēs ar katru elementu saistīto vērtību , lai atbildētu uz jautājumu: kur ir zemas vērtības, ko ieskauj augstas vērtības? Kur ir augstas vērtības, ko ieskauj zemas vērtības?
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="aggregationPolygonLayer">
        <div><h2>Skaitīt punktus šajās robežās:</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Pēc noklusējuma tiek skaitīti punkti režģa tīklā, ko rīks izveido, ņemot vērā jūsu punktu datus. Varat arī izvēlēties skaitīt punktus se&scaron;stūra režģī vai nodro&scaron;ināt laukumu slāni (parasti tie atspoguļo administratīvās ziņo&scaron;anas rajonus, piemēram, tautas skaitī&scaron;anu, pa&scaron;valdību robežas vai apgabalus), lai atbildētu uz jautājumu: Ņemot vērā punktu skaitu katrā laukuma elementā, vai ir vietas ar statistiski nozīmīgu augstu vai zemu punktu skaitu salīdzinājumā ar blakus eso&scaron;ajiem rajoniem?   
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="boundingPolygonLayer">
        <div><h2>Nosakiet, kur punkti ir iespējami</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Vai nu uzzīmējiet vai norādiet slāni, kas definē, kur iespējami incidenti, lai atbildētu uz jautājumu: Vai laukumos ir izvietojumi ar negaidīti augstu vai zemu punktu koncentrāciju?   
            </p>
            <p>Uzzīmētais laukums vai jūsu norādītie laukuma elementi, kur punkti iespējami varēs gadīties. Lai zīmētu &scaron;os laukumus, noklik&scaron;ķiniet uz pogas  <b>Zīmēt</b> un pēc tam noklik&scaron;ķiniet uz atra&scaron;anās vietas kartē, lai izveidotu laukuma formu. Lai zīmētu papildu laukumus, vēlreiz noklik&scaron;ķiniet uz pogas Zīmēt un pēc tam noklik&scaron;ķiniet uz atra&scaron;anās vietas kartē, lai turpinātu.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="dividedByField">
        <div><h2>Dalīt ar</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Reizēm var būt nepiecie&scaron;ams analizēt modeļus, kuros ņemta vērā pamatā eso&scaron;ā izplatī&scaron;ana. Piemēram, ja punkti atspoguļo noziedzību, tad, dalot ar kopējo iedzīvotāju skaitu, iegūsiet noziegumu analīzi uz vienu iedzīvotāju, nevis neapstrādātu noziegumu skaitu.  Atribūta dalītāja izvēli nereti dēvē par normalizē&scaron;anu.
            </p>
            <p> Izvēloties sadaļu <i>Esri iedzīvotāji</i>, katrs laukuma elements tiks bagātināts ar iedzīvotāju vērtībām, kuras tiks izmantotas kā atribūts&nbsp;&mdash; dalītājs. &Scaron;ī izvēle patērē kredītus.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="permutations">
        <div><h2>Optimizēt</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Jūs varat izvēlēties optimizēt ātrumu un precizitāti.  
            </p>
            <p>&Scaron;is rīks izmanto permutāciju, lai noteiktu, cik ļoti jūsu datu telpiskais modelis at&scaron;ķiras no izlases. Palielinot permutāciju skaitu, palielinās precizitāte, taču tāpat palielinās arī apstrādes laiks.  
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="overrideOptions">
        <div><h2>Ignorēt opcijas</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Rīks piemeklēs optimālos iestatījumus vienumu  <b>&Scaron;ūnu izmērs</b> un <b>Attāluma josla</b> noklusējumiem, pamatojoties uz datu raksturlielumiem. Tomēr, ja ir konkrēts <b>&Scaron;ūnu izmērs</b> vai <b>Attāluma josla</b>, kas ir piemērots jūsu analīzei, sadaļā <b>Ignorē&scaron;anas opcijas</b> var iestatīt &scaron;īs vērtības.
            </p>
            <p>Sadaļa  <b>Ignorē&scaron;anas opcijas</b> ir noderīga arī, veicot dažādu datu kopu analīzi, jo tā ļauj saglabāt vienumus <b>Attāluma josla</b> un <b>&Scaron;ūnu izmērs</b> konsekventus vairākās datu kopās. Tā jūs varat salīdzināt rezultātus (piemēram, par aptauko&scaron;anās un diabēta vai paveikto kriminālnoziegumu rādītājiem divos dažādos gados).
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="cellSize">
        <div><h2>Šūnu izmērs</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Režģa &scaron;ūnu, kurās tiek skaitīti punkti, izmērs.  
            </p>
            <p>Izmantojot se&scaron;stūra režģi punktu skaitī&scaron;anai, &scaron;is attālums tiek izmantots kā se&scaron;stūru augstums.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="distanceBand">
        <div><h2>Attāluma kanāls</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Katrs elements tiek analizēts saistībā ar tiem blakus eso&scaron;ajiem elementiem, kas atrodas jūsu norādītajā attālumā. Rīks var aprēķināt noklusējuma attālumu, kā arī jūs varat izmantot &scaron;o opciju, lai iestatītu konkrētu attālumu, kas ir piemērots jūsu analīzei. 
            </p>
            <p>Piemēram, ja pētījums ir par svārstmigrācijas modeļiem, un jūs zināt, ka vidējais attālums līdz darbam ir, piemēram, 24,14&nbsp;km, jūs kā attāluma joslu varat iestatīt 24,14&nbsp;km.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="outlierResultLayer">
        <div><h2>Rezultātu slāņa nosaukums</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Norādiet slāņa nosaukumu, kas tiks izveidots sadaļā  <b>Mans saturs</b> un pievienots kartei. &Scaron;is rezultāta slānis rādīs statistiski nozīmīgus augstu un zemu vērtību nepiedero&scaron;os vienumus vai punktu skaitu. Ja rezultātu slāņa nosaukums jau pastāv, jums tiks lūgts to pārdēvēt.
            </p>
            <p>Lietojot iespēju  <b>Saglabāt rezultātu</b> nolaižamajā sarakstlodziņā, jūs varat norādīt mapes nosaukumu sadaļā <b>Mans saturs</b>, kur tiks saglabāts rezultāts.
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
